基于混合BP神经网络算法的信用卡消费行为风险预测

• 作者: 刘岚 林红旭 王霞 高建时
• 来源期刊: 科技管理研究
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 GA 信用卡消赍行为 风险预测
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 管理理论与方法
• 页码范围: 206-210
• 分类号: TP311.5
• 字数: 4811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7695.2011.17.051

摘要

随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向.目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果.针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王霞	上海金融学院信息管理学院	19	171	8.0	12.0
2	刘岚	上海金融学院信息管理学院	14	117	6.0	10.0
6	林红旭	上海金融学院信息管理学院	1	6	1.0	1.0
7	高建时	上海金融学院信息管理学院	1	6	1.0	1.0